LangChain: 결합 방법 ChatGPT 보다 정확하고 자세한 답변을 얻기 위한 Wolfram Alfa
요컨대
LangChain은 AI에게 Wolfram Alpha와 작업하는 방법을 가르치려는 시도입니다. ChatGPT.
시스템은 Alpha 또는 GPT 3.5, 사용자의 질문에 따라.
LangChain은 수학, 물리학 및 세계 지식의 많은 문제를 해결할 수 있습니다.
인공지능의 통과 여부는 더 이상 논의할 필요가 없다. 튜링 테스트. 그 결과 인공 지능이 생성한 텍스트와 사람이 쓴 텍스트를 구별할 수 있는 감지기가 만들어졌습니다. 요즘에는 누구나 스스로 이 일을 해내는 것이 불가능하지는 않더라도 도전적입니다.
그러한 탐지기의 완벽함에 의존하지 않고 사람들은 이미 새로운 삶의 규칙을 받아들이기 시작했습니다. 예를 들어, 그들은 생성 AI 사용 금지 시험의 언어 도구 및 과학 논문의 저자 의무 서면으로 그러한 도구의 사용을 보고합니다.
올해부터는 더 이상 의심하지 않는다. ChatGPT 쓸 수 있다 연설, 에세이, 설교 또는 사망 기사 전문가 수준에서. 이제 우리는 그러한 AI 시스템에 대해 완전히 다른 주장을 합니다.
예를 들어 진짜 AI란 무엇일까요?
- AI는 훌륭한 노래를 만들 수 없습니다. 쓰기 가 쓴 가사에 대해 ChatGPT Nick Cave의 스타일로 "노래는 고통과 어려운 내부 투쟁에서 발생하며 알고리즘은 느끼지 않으며 데이터는 고통받지 않습니다");
- AI는 그 어느 때보다 발전했지만 다음과 같은 질문에 답할 때 종종 실수를 합니다.
- 측정 단위에 대한 이해(예: 시카고와 도쿄 사이의 거리는 얼마나 됩니까?)
- 복잡한 계산(예: 3의 73제곱은 무엇입니까?)
- 최근 사건에 대한 현재 지식(예: 2022년 XNUMX월 전 세계에서 발생한 일).
그러나 AI 분야의 모든 것은 엄청난 속도로 발전하고 있습니다. 그리고 포인트 1("훌륭한 노래" 만들기)에 여전히 문제가 있다면 포인트 2에서 이미 상당한 발전이 있었던 것입니다.
한 달 전, 스티븐 울프람 그런 해결책을 제시했다 is GPT 풀링과 Wolfram Alpha. 이는 자연어 측면에서 언어 지능, 이해 및 정보 처리의 강력한 조합을 제공할 수 있습니다. GPT, Wolfram Alpha의 계산 지능, 계산 용어로 정보를 이해하고 처리합니다. 이러한 결합을 통해 언어적 사고와 계산적 사고라는 두 가지 사고를 결합함으로써 보다 정확하고 자세한 답변을 얻을 수 있습니다.
이러한 조합을 통해 이상적인 AI 비서가 탄생할 수 있습니다. 휴먼 텍스트 생성 간을 쉽게 전환 자연어 명령을 사용하는 비인간 계산 작업. 이상적으로는, ChatGPT 인간과 컴퓨터가 "계산적으로 생각할" 수 있는 언어인 Wolfram 언어를 말하도록 가르쳐야 합니다.
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이것에 대한 첫 번째 단순화된 시도는 IBM의 James Weaver에 의해 이루어졌습니다. 그는 통합적 접근 방식의 자신만의 버전을 만들었습니다. ChatGPT-랭체인. 이것은 정확히 Wolfram이 생각한 것이 아니라 그의 접근 방식을 모방한 것입니다. 가르치는 대신 ChatGPT Alpha로 작업하는 방법, LangChain은 단순히 Alpha와 GPT 3.5, 그 기술은 ChatGPT 기반으로 만들어졌습니다. 시스템은 Alpha 또는 GPT 3.5, 사용자의 질문에 따라. 질문이 확실한 사실이나 계산이 필요한 계산 모델에 더 적합한 경우 Alpha에 API 호출을 수행합니다. 그러나 질문에 정밀도가 낮고 창의성이 더 많이 요구되는 경우에는 API 호출을 통해 다음을 수행합니다. GPT 3.5.
LangChain은 수학, 물리학 및 세계 지식의 많은 문제를 해결할 수 있습니다. 대화가 끝날 무렵 LangChain은 AI가 2035년까지 인간 지능 수준에 도달할 수 있을 것이라고 "추측"했습니다.
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